Production of superhydrophobic polymer fibers with embedded particles using the electrospinning technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Superhydrophobic materials are currently used for their water‐repelling, self‐cleaning and anti‐fouling properties but are also potentially attractive to prevent snow or ice accumulation on exposed structures. Using the electrospinning technique, polymer mats made of polystyrene and poly[tetrafluoroethylene‐co‐(vinylidene fluoride)‐co‐propylene] (PTVFP) were prepared. They were found to show highly hydrophobic properties, water contact angle (CA) between 130 and 150°, when a dual fiber–bead microstructure was observed. Superhydrophobicity, CA > 150°, was reached when PTVFP mats were electrospun from a polymer solution containing dispersed polytetrafluoroethylene (PTFE) nanoparticles. Using atomic force microscopy imaging, protruding nanosized asperities on fiber and bead surfaces were observed and this structure led to superhydrophobic properties. Materials prepared from a high‐viscosity PTVFP/ethyl acetate solution with PTFE particles, 200 nm diameter and 8% (w/w), showed an 11.2% improvement in hydrophobicity, CA = 161°, compared to the materials obtained from a particle‐free polymer solution (CA = 143°). Copyright © 2007 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».